mongo 聚合操作

清空集合中的文档

db.users.drop()

数据准备

准备 users 表数据

在 users 里面准备一组数据，包含 item ，qty，status，tags 和 size 字段，其中 size 是内嵌文档，size 里面又包含了 h，w，uom 字段

db.users.insertMany([
 { item: "canvas", qty: 100, size: { h: 28, w: 35.5, uom: "cm" }, status: "A" },
 { item: "journal", qty: 25, tags: ["blank", "red", "small"], size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
 { item: "notebook", qty: 50, tags: ["gray", "yellow", "green"], size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "A" },
 { item: "paper", qty: 100, tags: ["gray", "yellow", "green"], size: { h: 8.5, w: 11, uom: "in" }, status: "D" },
 { item: "planner", qty: 75, tags: ["gray", "yellow", "green"], size: { h: 22.85, w: 30, uom: "cm" }, status: "D" },
 { item: "postcard", qty: 45, tags: ["gray", "yellow", "green"], size: { h: 10, w: 15.25, uom: "cm" }, status: "A" },
 { item: "sketchbook", qty: 80, size: { h: 14, w: 21, uom: "cm" }, status: "A" },
 { item: "sketch pad", qty: 95, size: { h: 22.85, w: 30.5, uom: "cm" }, status: "A" },
 { item: "mat", qty: 85, tags: ["gray", "yellow", "green"], size: { h: 27.9, w: 35.5, uom: "cm" }, status: "A" },
 { item: "mousepad", qty: 25, tags: ["gel", "blue", "big"], size: { h: 19, w: 22.85, uom: "cm" }, status: "A" },
 { item: "mobile", qty: 250, tags: ["red", "big"], status: "A" },
 { item: "map", qty: 250, length: [129, 500, 1000], status: "A" },
 { item: "apple", qty: 250, length: [29, 50, 90], status: "A" },
 { item: "banana", qty: 150, status: "A" },
 { item: "orange", qty: 90, size: { h: 19, w: 22.85, uom: "cm" }, status: "A" },
 { "_id" : 1, "sku" : "almonds", description: "product 1", "instock" : 120 },
 { "_id" : 2, "sku" : "bread", description: "product 2", "instock" : 80 },
 { "_id" : 3, "sku" : "cashews", description: "product 3", "instock" : 60 },
 { "_id" : 4, "sku" : "pecans", description: "product 4", "instock" : 70 },
 { "_id" : 5, "sku": null, description: "Incomplete" },
 { "_id" : 6 }
]);

这里可以看到准备的数据，最后 6 个文档，我们自己指定了 _id 字段的值

结果如下：

我们插入的文档中，没有自己指定 _id 字段，则 mongodb 会为我们生成这个主键，若我们自己指定了这个字段，那么就会按照我们自定义的方式来

准备 sales 字段

在文档中加入日期字段，整型字段，小数字段，分别使用 mongodb 的函数

ISODate
NumberInt
NumberDecimal

db.sales.insertMany([
 { "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : NumberDecimal("10"), "quantity" : NumberInt("2"), "date" : ISODate("2014-03-01T08:00:00Z") },
 { "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : NumberDecimal("20"), "quantity" : NumberInt("1"), "date" : ISODate("2014-03-01T09:00:00Z") },
 { "_id" : 3, "item" : "xyz", "price" : NumberDecimal("5"), "quantity" : NumberInt( "10"), "date" : ISODate("2014-03-15T09:00:00Z") },
 { "_id" : 4, "item" : "xyz", "price" : NumberDecimal("5"), "quantity" : NumberInt("20") , "date" : ISODate("2014-04-04T11:21:39.736Z") },
 { "_id" : 5, "item" : "abc", "price" : NumberDecimal("10"), "quantity" : NumberInt("10") , "date" : ISODate("2014-04-04T21:23:13.331Z") },
 { "_id" : 6, "item" : "def", "price" : NumberDecimal("7.5"), "quantity": NumberInt("5" ) , "date" : ISODate("2015-06-04T05:08:13Z") },
 { "_id" : 7, "item" : "def", "price" : NumberDecimal("7.5"), "quantity": NumberInt("10") , "date" : ISODate("2015-09-10T08:43:00Z") },
 { "_id" : 8, "item" : "abc", "price" : NumberDecimal("10"), "quantity" : NumberInt("5" ) , "date" : ISODate("2016-02-06T20:20:13Z") },
])

orders 表数据准备

db.orders.insert(
[
 {
 "_id": 1,
 "item": "almonds",
 "price": 12,
 "quantity": 2
 },
 {
 "_id": 2,
 "item": "pecans",
 "price": 20,
 "quantity": 1
 },
 {
 "_id": 3
 }
]
)

数据聚合操作

计算集合的文档数

通过 _id 字段分组，此处分组条件是 _id 字段为空，表示筛选所有的文档， $sum:1 表示有 1 个文档就加 1，最后以 salesCount 字段展示出来

> db.sales.aggregate( [{$group: {_id: null, salesCount: { $sum: 1 } }}] )
{ "_id" : null, "salesCount" : 8 }

其余两个表格做法一致

> db.users.aggregate( 
[
 {
 "$group": {
 "_id": null,
 "usersCount": {
 "$sum": 1
 }
 }
 }
]
)
{ "_id" : null, "usersCount" : 21 }
> db.orders.aggregate( 
[
 {
 "$group": {
 "_id": null,
 "ordersCount": {
 "$sum": 1
 }
 }
 }
]
)
{ "_id" : null, "ordersCount" : 3 }
>

通过以上方式，我们就能很快的得出每一个集合的文档个数，当然我们还可以加上别的筛选条件来聚合数据

例如我们可以这样，先筛选出 price 字段大于 5 的文档数，才统计文档的个数，处理思路如下：

分成 2 步进行

先找到 price 大于 5 的文档列表，作为下一个步骤的管道输入
拿到上述输入后，计算文档个数

> db.sales.aggregate( [{$match:{price:{$gt:NumberDecimal("5")}}}])
{ "_id" : 1, "item" : "abc", "price" : NumberDecimal("10"), "quantity" : 2, "date" : ISODate("2014-03-01T08:00:00Z") }
{ "_id" : 2, "item" : "jkl", "price" : NumberDecimal("20"), "quantity" : 1, "date" : ISODate("2014-03-01T09:00:00Z") }
{ "_id" : 5, "item" : "abc", "price" : NumberDecimal("10"), "quantity" : 10, "date" : ISODate("2014-04-04T21:23:13.331Z") }
{ "_id" : 6, "item" : "def", "price" : NumberDecimal("7.5"), "quantity" : 5, "date" : ISODate("2015-06-04T05:08:13Z") }
{ "_id" : 7, "item" : "def", "price" : NumberDecimal("7.5"), "quantity" : 10, "date" : ISODate("2015-09-10T08:43:00Z") }
{ "_id" : 8, "item" : "abc", "price" : NumberDecimal("10"), "quantity" : 5, "date" : ISODate("2016-02-06T20:20:13Z") }

聚合看看数量

> db.sales.aggregate( 
[
 {
 $match:{
 price:{
 $gt:NumberDecimal("5")
 }
 }
 },
 {
 $group:{
 _id:null,
 count:{
 $sum:1
 }
 }
 }
]
)
{ "_id" : null, "count" : 6 }

果然是 6 个文档，没错

计算 sales 表格每一个条目的总价，筛选出大于 100 的

思路如下：

分成 2 步进行

先计算出每一个条目的数量与价格的乘积结果，放到一张临时表中
从临时表中筛选出结果大于 100 的条目

上述说的临时表，其实我们此处用到的是聚合管道，例如这样

db.sales.aggregate(
 [
 // First Stage
 {
 $group :
 {
 _id : "$item",
 totalSaleAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } }
 }
 },
 // Second Stage
 {
 $match: { "totalSaleAmount": { $gte: 100 } }
 }
 ]
 )

看到这里，不要以为咱们只能分成 2 步骤来实现，我们上一篇文章写到过，这些阶段的关键字都是可以重复使用的，只是某几个特殊的关键字不能重复使用

例如下面这个例子，我们就可以 $match 多次，最后计算出一个结果，实际应用中，我们可以根据我们的需求来进行分批次处理，怎么方便怎么来

> db.sales.aggregate( 
[
 {
 $match:{
 price:{
 $gt:NumberDecimal("5")
 }
 }
 },
 {
 $match:{
 price:{
 $gt:NumberDecimal("10")
 }
 }
 },
 {
 $group:{
 _id:null,
 count:{
 $sum:1
 }
 }
 }
]
)
{ "_id" : null, "count" : 1 }

稍微复杂点的例子

操作 sales 表

筛选出日期在 2014-01-01 到 2015-01-01 之间的数据
分组，
- 将_id 赋值为字符串的日期格式，
- 将 totalSaleAmount 赋值为原表 price 和 quantity 的乘积再将同样日期的乘积结果相加
- 将 averageQuantity 赋值为 quantity 的平均数
- count 计算文档个数
排序， -1 是倒序， 1 是正序
project 控制显示的字段

db.sales.aggregate([
 {
 $match : { "date": { $gte: new ISODate("2014-01-01"), $lt: new ISODate("2015-01-01") } }
 },
 {
 $group : {
 _id : { $dateToString: { format: "%Y-%m-%d", date: "$date" } },
 totalSaleAmount: { $sum: { $multiply: [ "$price", "$quantity" ] } },
 averageQuantity: { $avg: "$quantity" },
 count: { $sum: 1 }
 }
 },
 { $sort : { totalSaleAmount: -1 } },
 // 控制所需要显示的字段名
 { $project : { _id : 1 , totalSaleAmount : 1 } }
 ])

打开 project 的注释，咱们就只控制显示 _id 和 totlSaleAmount 字段，结果如下

{ "_id" : "2014-04-04", "totalSaleAmount" : NumberDecimal("200") }
{ "_id" : "2014-03-15", "totalSaleAmount" : NumberDecimal("50") }
{ "_id" : "2014-03-01", "totalSaleAmount" : NumberDecimal("40") }

多表操作

最后来演示一个多表操作的例子

咱们查询 users 和 orders 表，分别关联 orders 的 item 和 users 的 sku 字段，结果放到 users_docs 中

db.orders.aggregate([
 {
 $lookup:
 {
 from: "users",
 localField: "item",
 foreignField: "sku",
 as: "users_docs"
 }
 }
])

分页

我们先来看看如何将 users 表中的 tags 数组元素都变成对象

查询 users 表中数据，可以看出 tags 还是一个数组

db.users.find().pretty()

使用 unwind 来将元素做成文档，可以看出 tags 不在是数组，而是字符串了

> db.users.aggregate( [ { $unwind : "$tags" } ] )
{ "_id" : ObjectId("615d049f3ea73badd681950e"), "item" : "journal", "qty" : 25, "tags" : "blank", "size" : { "h" : 14, "w" : 21, "uom" : "cm" }, "status" : "A" }
{ "_id" : ObjectId("615d049f3ea73badd681950e"), "item" : "journal", "qty" : 25, "tags" : "red", "size" : { "h" : 14, "w" : 21, "uom" : "cm" }, "status" : "A" }
{ "_id" : ObjectId("615d049f3ea73badd681950e"), "item" : "journal", "qty" : 25, "tags" : "small", "size" : { "h" : 14, "w" : 21, "uom" : "cm" }, "status" : "A" }
...

开始我们的实践

我们将 users 表中的 tags 数组中的元素，都做成一个对象
分组，按照 tags 来进行分组，_id 赋值为 tags 字段，averageQty 赋值为 qty 字段的根据 tags 的平均数
在倒序排列
显示的时候，跳过前面 2 个，显示后面 2 个

db.users.aggregate( [
 {
 $unwind: { path: "$tags", preserveNullAndEmptyArrays: true }
 },
 {
 $group:
 {
 _id: "$tags",
 averageQty: { $avg: "$qty" }
 }
 },
 { $sort: { "averageQty": -1 } },
 //{ $skip: 2},
 //{ $limit: 2}
] )

{ "_id" : "red", "averageQty" : 137.5 }
{ "_id" : "green", "averageQty" : 71 }

不加分页的话，我们可以看到结果是这样子的

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朋友们，你的支持和鼓励，是我坚持分享，提高质量的动力

好了，本次就到这里

技术是开放的，我们的心态，更应是开放的。拥抱变化，向阳而生，努力向前行。

我是阿兵云原生，欢迎点赞关注收藏，下次见~

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计算 sales 表格每一个条目的总价，筛选出大于 100 的

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多表操作

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